我在23年年初写过一篇关于deepspeed zero的介绍,但我对deepspeed的第一次了解要追溯到20年左右,那时还不是LLM的时代。我首次了解zero时,它只实现出了zero1/2,还没有做出zero3,也即zero3当时应该是存在于zero论文中的一个demo概念。当年我没有养成看代码的习惯,非常依赖官网的教程和各类blog的理论解读。 所以上文...
4.2 deepspeed 命令的本质 deepspeed命令的本质是一个 Python脚本。如图4.1所示,使用which deepspeed 命令找到该命令的路径,然后打印该路径下的文件,我们发现deepspeed 命令实际是一个Python脚本,它调用了deepspeed顶层目录下的launcher/runner.py(下面的路径都只写出相对deepspeed顶层目录的路径)。runner.py 会启动一个子进...
DeepSpeed Zero-3 和 low_cpu_mem_usage=true 的不兼容可能是由于两者在内存管理和数据传输方面的不同策略导致的。具体来说: DeepSpeed Zero-3 依赖于高效的内存管理和数据传输来最大化性能,这通常包括在 CPU 和 GPU 之间频繁且大量的数据传输。 low_cpu_mem_usage=true 则试图通过减少 CPU 上的内存占用来优化...
ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)是一种去除冗余的分布式数据并行(Data Parallel)方案,分为Stage 1, Stage 2, Stage 3,而Deepspeed就是论文中ZeRO方法的Microsoft官方的工程实现。 ZeRO-Offload为解决由于ZeRO而增加通信数据量的问题,提出将GPU转移到CPU ZeRO-Infinity同样是进行offload,ZeRO-Offload更侧重单卡场景,而ZeR...
最后，文章总结了DeepSpeed ZeRO3在大型模型训练中的应用，强调了其作为PyTorch上层应用的核心作用。通过深入解析DeepSpeed ZeRO3的内部实现，读者将能够更好地理解和应用这一技术，提升大型模型训练的效率和性能。练习答案：实现一般torch.nn.Module类型模型参数的连续内存移动，同时确保模型能按原有方式使用，...
在使用LLama Factory进行大规模语言模型训练时,借助Deepspeed Zero3进行分布式训练优化已成为许多开发者的首选。然而,在配置Deepspeed Zero3的过程中,一些用户可能会遇到关于stage3_prefetch_bucket_size的错误,提示该输入应该是一个有效的整数。这个错误可能会让初学者感到困惑,甚至影响训练任务的顺利进行。本文将深入探讨这...
一、LLaMA-Factory 8卡4090 deepspeed zero3框架解析 LLaMA-Factory是一个专门为LLM模型训练而设计的框架,其特点在于能够利用多张显卡进行分布式训练,大大提高了训练效率。其中,8卡4090指的是使用8张NVIDIA RTX 4090显卡进行训练,这种配置足以应对大型语言模型的训练需求。而deepspeed zero3则是LLaMA-Factory中的一个重...
【用Hugging Face的PEFT和DeepSpeed ZeRO-3在16块A100 GPU上微调Falcon 180B模型】 - DeepSpeed ZeRO通过在设备间分配优化器状态、梯度和参数来实现巨大的内存节省。 - PEFT只微调少量额外参数而冻结大多数预...
DeepSpeed ZeRO3 是 DeepSpeed Python 库中的一种前沿数据并行技术,旨在通过减少内存开销来高效训练大规模模型。本文深入探讨了 ZeRO3 的内部工作原理,解释了它如何将模型参数分布在多个 GPU 上,以优化内存使用情况,同时涵盖了实施 ZeRO3 的实际方面,如初始化分布式环境、使用前向和后向钩子以及参数分区和聚合的复杂性...
deepspeed zero3 模型没有加载到GPU上 问题描述: 基于ContextCapture建模生成三维模型,导出Cesium 3D Tiles和B3DM格式后,有时因文件较大,上传服务过慢,想先在本地查看模型情况。但经常会在本地浏览器中查看的过程中出现以下报错。 报错类型1:An eror occurred while rendering.Rendering has stopped. (直接出现报错,...